PA e AI: oltre le grandi potenzialità, i rischi dalla selezione dei dati

di ROBERTO CAVALLO PERSIN (dal Sole 24 Ore)

Le capacità di ogni Amministrazione Pubblica consistono nelle decisioni e nei comportamenti che le stesse hanno tenuto nel tempo (sistematico buon andamento: articolo 97 della Costituzione), che è ora possibile conoscere con rilevante precisione grazie agli strumenti d’intelligenza artificiale ( machine learning e reti neurali) che senza eguali prima d’ora, ci consentono nei prossimi anni di liberare le persone da quell’amministrare che è alienante sia per chi lo compie sia per chi lo riceve.

L’avvento di queste tecnologie va tuttavia accompagnato da una cultura giuridico-amministrativa che sapendosi giovare dei vantaggi – sappia tenervi adeguatamente testa. Già alla fine del XIX secolo la crescita dell’amministrazione burocratica ha imposto di rafforzare gli strumenti di sindacato dell’amministrare pubblico, affiancando alla giurisdizione della Corte dei Conti quella del Consiglio di Stato e poi dei Tribunali amministrativi, ove le riforme sono state accompagnate da una nuova cultura giuridica sistematica del diritto amministrativo, capace di elevare il diritto a limite di legittimità nel rispetto delle scelte di merito dell’amministrazione.

L’intelligenza artificiale è una rivoluzione non solo di nuova tecnologia, ma epistemologica, ove l’istruttoria non è più né lineare né circoscritta, ma sintesi probabilistica estratta da un’immensa mole di dati. L’Amministrazione non si limita più a raccogliere informazioni finalizzate a una singola decisione, ma attinge a ecosistemi informativi interconnessi delle amministrazioni pubbliche, dei concessionari, degli appaltatori, dove la conoscenza è un flusso continuo e multidimensionale. L’apprendimento consente di individuare correlazioni e formulare predizioni che trascendono la capacità di analisi umana che è stata sinora applicata a singoli procedimenti, generando una forma di sapere empirico che può sfidare le sinora conosciute costruzioni teoriche. Perciò l’attenzione si sposta sulle possibilità degli strumenti d’intelligenza artificiale di accogliere dati (qualità) validando l’emergere di un sapere generale pubblico che è patrimonio di dati aperti ( open data ), che può dunque essere sindacabile in quanto tale e la stessa partecipazione dei cittadini evolve da tentativo d’influenzare la volontà del decisore a contributo critico sulla qualità e sull’integrità della base conoscitiva dell’azione pubblica, che ridisegna le fasi di formazione dell’atto amministrativo, ove a prevalere è la conoscenza (fase istruttoria) sulla volontà (decisione) che è sempre più la conseguenza di quanto conosciuto, discusso e infine proposto come esito dell’elaborazione di una molteplicità di dati che rappresentano i diversi settori d’intervento dell’amministrare pubblico, che rende possibile un governo della complessità del reale con un’efficacia che appare inedita.

È ora possibile conoscere predittivamente degli effetti di sistema che l’amministrare produce sulle persone, tenendo conto dei bisogni complessivi che le stesse hanno nel tempo, che possono essere unitariamente intesi e non per settore d’amministrazione (sanità, trasporti, urbanistica, ecc.), valutando e bilanciando le differenti opzioni, conformando nell’amministrare una visione olistica capace di prevedere gli effetti a medio termine di una pluralità di azioni, con le inscindibili interdipendenze, adottando quelle soluzioni che possano restituire unitariamente quell’effettività all’amministrare pubblico che appare necessaria.

Una potenza perciò non priva di insidie, che la normativa europea (AI Act) ha sottoposto a valutazione dei rischi, separando ciò che va escluso, da quanto può essere utilizzato sotto il controllo umano, variamente definito. La risposta, al pari della fine del XIX secolo, sta nello sviluppare una altrettanto potente cultura giuridico-amministrativa che di queste tecnologie sappia fornire il sindacato di conformità ai principi, ove importante è la giurisdizione amministrativa non meno della “scienza libera” delle università, che debbono proseguire nell’opera sinora svolta sull’uso degli strumenti di intelligenza artificiale, adattando strumenti processuali (istruttori o cautelari) e tradizionali “figure sintomatiche” di un amministrare pubblico che deve comunque fondarsi sulla qualità dei dati (manifesta inadeguatezza), e venire a meglio considerare i pesi ad essi assegnati (insufficiente istruttoria), escludendo nel sindacato quelle soluzioni che non abbiano alcuna giustificazione (manifesta ingiustizia) o di cui non si comprenda la ragione (insufficiente motivazione).

* Articolo integrale pubblicato su Il Sole 24 Ore del 27 gennaio 2026 (In collaborazione con Mimesi s.r.l.)